​grafana 的主体架构是如何设计的? grafana 是非常强大的可视化项目,它最早从 kibana 生成出来,渐渐也已经形成了自己的生态了.研究完 grafana 生态之后,只有一句话:可视化,grafana 就够了. 这篇就想了解下它的主体架构是如何设计的.如果你对 grafana 有兴趣,不妨让这篇成为入门读物. 入口代码 grafana 的最外层就是一个 build.go,它并不是真正的入口,它只是用来编译生成 grafana-server 工具的. grafana 会生成两个工具

使用网关之后我们面临的一个问题就是监控,我们需要知道网关的实时状态,比如当前的请求吞吐量.请求耗费的时间.请求峰值甚至需要知道具体哪个服务的哪个方法花费了多少时间.网关作为请求的中转点是监控品牌的要塞. 本篇将针对Ocelot添加Metrics+InfluxDB+Grafana架构的监控. 1.下载安装InfluxDB和Grafana 在使用前需要先下载InfluxDB和Grafana这两个工具,下载安装方式大家可以先看下Edison Zhou大神的这篇:https://www.cnblogs.

Nginx是一个开源.免费.高性能的HTTP和反向代理服务器,也可以用于IMAP/POP3代理服务器.充分利用Nginx的特性,可以有效解决流量高并发请求.cc攻击等问题. 本文探讨了电商场景下Nginx的监控方案,并将使用过程中遇到的问题和解决方案与大家一起分享. 一.对于Nginx你一定了解的基础 1.特性 作为Web服务器,Nginx不免要与Apache进行比较.相比Apache服务器,Nginx因其采用的异步非阻塞工作模型,使其具备高并发.低资源消耗的特性,高度模块化设计使Nginx具备

由于容器化和微服务的大力发展,Kubernetes基本已经统一了容器管理方案,当我们使用Kubernetes来进行容器化管理的时候,全面监控Kubernetes也就成了我们第一个需要探索的问题.我们需要监控kubernetes的ingress.service.deployment.pod......等等服务,以达到随时掌握Kubernetes集群的内部状况. 此文章是Prometheus监控系列的第一篇,目的也很明确,旨在于寻找一套能够胜任kubernetes集群监控的架构. k8s监控方案调研

Prometheus介绍 主要特征 使用时间序列数据(tsdb)的多维度数据模型 灵活的查询语言(PromQL) 不依赖分布式存储,单个节点是自主的 通过http请求拉取(pull)时间序列数据(tsdb) 通过网关推送(push)时间序列数据(tsdb) 支持监控目标的动态服务发现和静态配置 多样化的图像界面展示,包括grafana 架构图及相关组件 主服务Prometheus Server负责抓取和存储时间序列数据 客户库负责检测应用程序代码 支持短期任务的PUSH网关 多种数据出口(exp

一.前言 前面介绍了利用后台业务服务器监听EMQ的Topic,作为EMQ的一个客户端方式来保存数据.然后将数据保存到时序数据库InfluxDB中.本小节就简单介绍一下如何安装和使用,及如何利用Grafana来显示实时数据,并利用Grafana里面的组态构建属于自己的看板. 二.安装Grafana 安装一般还是找到对应的官方文档会比较好.https://grafana.com/docs/installation/configuration/ 由于Grafana是使用Go开发的基本没有依赖.所以在官

转载自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjQ0MTU4Ng==&mid=2247492186&idx=2&sn=a06954384aeea50565d838af768796b1&chksm=fdbaed47cacd6451b570535e2938169291a3bf7ee66a697203be31c47d3cbc5aace4700e95b2&cur_album_id=1837018771652149250&scen

一.Docker 监控方式 1.利用docker 的 docker stats API 命令: docker stats [容器ID/容器名称] [root@docker ~]# docker stats --help Usage: docker stats [OPTIONS] [CONTAINER...] Display a live stream of container(s) resource usage statistics -a, --all Show all containers (

唠叨话 关于德语噢屁事的知识点,仅提供精华汇总,具体知识点细节,参考教程网址,如需帮助,请留言. DevOps平台架构(Platform Architecture) <虚拟化平台(Platform)>新建网络Network首先创建VxNet私有网络,然后器创建SubNet子网,最后配置IP.开启GW和DHCP.设置DNS.连接Router. 新建主机Instance选择主机配置:绑定公网IP(是否绑定负载均衡LB),绑定私网IP,绑定安全组:管理认证密钥. 路由器:通讯网关,绑定公网和关联私网

Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了监控数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案. 让我们先来看看 Prometheus 的架构. 架构 Prometheus 架构如下: 官网上的原始架构图比上面这张要复杂一些,为了集中大家的注意力,我只保留了最重要的组件. Prometheus Server Prometheus Server 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用

1 什么是 Kubernetes? Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统,其管理操作包括部署,调度和节点集群间扩展等. 如下图所示为目前 Kubernetes 的架构图,由 master 和 node 端构成,调度部署和扩展由 master 发起,node 协助 master 实现这些功能.  使用 Kubernetes 可以做到: 自动化容器的部署和复制:随时扩展或收缩容器规模:将容器组织成组,并且提供容器间的负载均衡:提供容器弹性,如果容器失效就替换它等等. 2 P

架构 grafana和prometheus之前安装配置过,见:Grafana+Prometheus打造全方位立体监控系统 MySql安装 MySql的地位和重要性就不言而喻了,作为开源产品深受广大中小企业以及互联网企业喜爱,所以这里我们也有必要对其进行相应的监控. 由于最近更换了CentOS7,这里对MySql重新安装一遍,顺便做个记录,CentOS7的yum源中默认好像是没有mysql的.为了解决这个问题,我们要先下载mysql的repo源. 列出所有版本信息: lsb_release -a

在时序分析及监控展现领域,Grafana无疑是开源解决方案中的翘楚,其灵活的插件机制,支持各种漂亮的面板.丰富的数据源以及强大的应用.典型的面板有Graph.Text.Singlestat.PieChart.Table.Histogram等,支持的数据源有ES.Graphite.InfluxDB.OpenTSDB.MySQL.Druid .Prometheus.SimpleJson等,提供的应用有Zabbix.K8s等. 由于公司某些业务用到了SQLServer数据库,因此需要将SQLServe

最近这段时间一直在忙,没时间写博客,负责了一个项目,从前端到后端一直忙,同时还有其他第几个项目的系统架构要处理. 去年就开始关注net core了,只是平时写写demo,没用在项目中,正好这次机会就用了net core,具体是什么时候开始的不太记得了,总之刚开始是用core 1.0开发,然后在开发的时候突然想到,平时我们的项目中都没有做过项目的实时监控,为什么这次不试试看呢,而且还能知道每天什么时段的流量走向,系统吞吐量等.记得之前去北京总公司的时候,看到java开发部那边有一个大屏幕,实时的显

Kubernetes 在生产环境中常用架构 首先,我们来梳理下Kubernetes生产架构,其设计适用于绝大多数环境.如下图所示 在该架构中,我们可以将其分为四层,如下: Client层:即Kubernetes集群外部用户.客户端等: 服务访问层:即由Traefik ingress实现服务发现.负载均衡和路由规则定义等: 业务应用层:即基于Kubernetes平台构建和运行企业业务应用,如CI/CD持续集成.微服务项目.监控告警和日志管理.私有镜像仓库等服务: 基础设施层:即由Kubernete

小贴士: 建议使用jmeter3.3+版本,在这个版本以后才有backend listenter 对接influxDB. Jmeter中backend listenter如图 ​ influxdbUrl :http://localhost:8086/write?db=jmeter#host写安装influxdb服务的ip地址+端口,如修改填写修改后的端口 db创建数据库:jmeterapplication :随便起个名字,后面grafana会用到 jmeter中添加请求运行, 执行的数据就会记录

文 | 潘国庆 携程大数据平台实时计算平台负责人 本文主要从携程大数据平台概况.架构设计及实现.在实现当中踩坑及填坑的过程.实时计算领域详细的应用场景,以及未来规划五个方面阐述携程实时计算平台架构与实践,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴. 一.携程大数据平台之总体架构 携程大数据平台结构分为三层: 应用层:开发平台Zeus(分为调度系统.Datax数据传输系统.主数据系统.数据质量系统).查询平台(ArtNova报表系统.Adhoc查询).机器学习(基于tensorflow.spa

cAdvisor+Prometheus+Grafana监控docker 一.cAdvisor(需要监控的主机都要安装) 官方地址:https://github.com/google/cadvisor CAdvisor是谷歌开发的用于分析运行中容器的资源占用和性能指标的开源工具.CAdvisor是一个运行时的守护进程,负责收集.聚合.处理和输出运行中容器的信息.注意在查找相关资料后发现这是最新版cAdvisor的bug,换成版本为google/cadvisor:v0.24.1 就ok了,映射主机端

注意本文,只是笔者针对Kubernetes生产环境运行的一些关于架构设计和实现方案的总结,内容很粗糙,同时也会不断完善. 首先,我们来梳理下Kubernetes生产架构,其设计适用于绝大多数环境.如下图所示. 在该架构中,我们可以将其分为四层,如下: Client层:即Kubernetes集群外部用户.客户端等: 服务访问层:即由Traefik ingress实现服务发现.负载均衡和路由规则定义等: 业务应用层:即基于Kubernetes平台构建和运行企业业务应用,如CI/CD持续集成.微服务项

本节讨论 Prometheus Operator 的架构.因为 Prometheus Operator 是基于 Prometheus 的,我们需要先了解一下 Prometheus. Prometheus 架构 Prometheus 是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus 提供了数据搜集.存储.处理.可视化和告警一套完整的解决方案.Prometheus 的架构如下图所示: 官网上的原始架构图比上面这张要复杂一些,为了避免注意力分散,这里只保留了最重要的组件. Pr